一、CCI指标简介
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Typical Price 是平均价格，计算为 (High + Low + Close) / 3。
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SMA 是简单移动平均线。 -
Mean Deviation 是典型价格与其N日移动平均的均方差。
二、CCI交易策略
交易信号
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买入信号：当CCI从-100以下上升穿过-100，可能表示市场从超卖状态恢复，为买入机会。 -
卖出信号：当CCI从+100以上下降穿过+100，可能表示市场从超买状态回落，为卖出机会。
策略逻辑
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选择适当的周期N来计算CCI。 -
使用CCI的穿越作为交易信号。 -
设定止损和止盈规则，以管理风险。
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
def calculate_cci(df, n=20): typical_price = (df['High'] + df['Low'] + df['Close']) / 3 df['SMA_TP'] = typical_price.rolling(n).mean() df['Mean_Deviation'] = typical_price.rolling(n).apply( lambda x: np.mean(x ** 2) - np.mean(x) ** 2, raw=True ) ** 0.5 df['CCI'] = (typical_price - df['SMA_TP']) / (0.015 * df['Mean_Deviation']) return df['CCI']
# 示例数据df = pd.DataFrame({ 'High': [...], # 填充股票的最高价数据 'Low': [...], # 填充股票的最低价数据 'Close': [...], # 填充股票的收盘价数据})
# 计算CCI指标df['CCI'] = calculate_cci(df)
# 生成交易信号df['Signal'] = np.where(df['CCI'] > 100, -1, 0) # 卖出信号df['Signal'] = np.where(df['CCI'] < -100, 1, df['Signal']) # 买入信号
# 绘制CCI指标和交易信号plt.figure(figsize=(14, 7))plt.plot(df['CCI'], label='CCI')plt.plot(df['Signal'], label='Signals', color='red')plt.axhline(y=100, color='grey', linestyle='--')plt.axhline(y=-100, color='grey', linestyle='--')plt.title('CCI Indicator with Trading Signals')plt.legend()plt.show()四、结论
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